ByteDance는 AI 증류 기술에 의존하지 않고 차세대 AI 모델을 개발하겠다는 의지를 발표했습니다.
회사는 향후 모델을 위해 독립적인 개발 경로를 추구할 예정입니다.
ByteDance는 AI 증류 기술에 의존하지 않고 차세대 AI 모델을 개발하겠다는 의지를 발표했습니다.
회사는 향후 모델을 위해 독립적인 개발 경로를 추구할 예정입니다.
MiniMax는 Hugging Face에 오픈 웨이트 H3 오미모달 비디오 생성 모델을 출시했으며, 단일 포워드 패스에서 비디오를 구동할 수 있는 네이티브 스테레오 오디오를 특징으로 합니다. 이 모델은 5~15초 길이의 클립에 대해 2K 해상도와 24fps를 지원하며, 생성당 최대 9장의 참조 이미지, 3개의 비디오, 3개의 오디오 클립을 허용합니다.
연구자들은 외부 감독 없이 모델의 자체 생성만 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 사후 학습 성능을 향상시키는 방법인 비지도 온-폴리시 자기 증류(Unsupervised On-Policy Self-Distillation, U-OPSD)를 제안한다. 이 접근법은 다중 롤아웃을 샘플링하여 과반수 투표를 통해 의사 정답(pseudo-solution)을 구성한 후, 모델의 가장 긴 오답 완료 구문의 접두사 부분에 교사 분포를 증류(distill)한다.
Douyin은 대규모 대비적 사전 학습과 잠재 추론을 결합하여 강력한 판별력과 효율성을 달성한 그 다중 모션 임베딩(DME) 모델의 기술 보고서를 공개했습니다.
Apple은 제3세대 파운데이션 모델(AFAM3)을 위한 새로운 아키텍처를 도입하여 "명령 따르기 가지치기"를 활용하여 활성 매개변수 수를 크게 줄였습니다. 이 모델은 토큰마다가 아닌 프롬프트당 한 번 라우팅 결정을 내림으로써 MLP 레이어의 약 20%를 활성화하도록 설계되었습니다.
NVIDIA의 NeMo 팀은 연구자들의 알고리즘 반복 작업을 단순화하기 위해 설계된 오픈소스 에이전트 강화 학습 프레임워크인 Molt를 출시했습니다. 이 코드베이스는 약 8.6K 줄의 RL 코드로 구성되어 있으며, verl(62K 줄)과 slime(25K 줄)과 같은 유사한 프레임워크에 비해 훨씬 작습니다.